Python 线程创建和传参 - Python零基础入门教程

一.Python 线程解释
二.Python 线程创建和启动
- 1.导入线程模块
- 2.创建线程并初始化线程
- 3.启动线程
三.Python 线程传参
四.Python 线程结束
五.Python 线程相关函数介绍
六.Python 线程重点总结
七.猜你喜欢

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在以前的文章中虽然我们没有介绍过线程这个概念，但是实际上前面所有代码都是线程，只不过是单线程，代码由上而下依次执行或者进入 main 函数执行，这样的单线程也称为主线程。

有了单线程的话，什么又是多线程？可以这么理解：一个线程执行一个代码块，多个线程可以同时执行多个代码，使用多线程能让程序效率更高。举个例子，你今天有两件事需要完成，分别是洗衣服和打扫房间，分别来看看单线程和多线程如何完成：

单线程：先用洗衣机洗衣服30分钟，等衣服洗完之后再打扫房间60分钟，累计总耗时：90分钟；多线程：把衣服放到洗衣机并且30分钟后自动结束，然后立刻开始打扫房间60分钟，累计耗时：60分钟；

由此可见，完成同样的事情，单线程是一件事情做完之后继续下一件事情，而多线程可以同时执行多件事情，所以多线程比单线程效率更高！

一.Python 线程解释

线程是 cpu 最小调度单位，一个程序中至少有一个或者多个线程（至于进程暂时不做讲解，后面文章会有详细解释）！在开发中使用线程可以让程序运行效率更高，多线程类似于同时执行多个不同代码块。

二.Python 线程创建和启动

1.导入线程模块

# 导入线程threading模块
import threading

2.创建线程并初始化线程

调用 threading 模块中的缺省函数 Thread ，创建并初始化线程，返回线程句柄。如果对缺省函数已经忘记的小伙伴请回到 Python 函数的声明和定义中关于缺省参数部分复习一下。

# 创建并初始化线程，返回线程句柄
t = threading.Thread(target=函数名)

3.启动线程

通过初始化返回的线程句柄调用 start 函数，启动线程，此时会自动执行在创建线程时 target 对应的函数内部的代码：

# 启动线程
t.start()

综合上面三步,下面使用代码对 Python 线程 thread 做详细讲解：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程创建和传参.py
@Time:2021/04/24 08:00
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入线程threading模块
import threading
# 导入内置模块time
import timedef wash_clothes():print("洗衣服开始...")# sleep 5 秒，默认以秒为单位time.sleep(5)print("洗衣服完成...")def clean_room():print("打扫房间开始...")# sleep 5 秒，默认以秒为单位time.sleep(5)print("打扫房间完成...")if __name__ == "__main__":# 创建线程并初始化 -- 该线程执行wash_clothes中的代码t1 = threading.Thread(target=wash_clothes)# 创建线程并初始化 -- 该线程执行clean_room中的代码t2 = threading.Thread(target=clean_room)t1.start()t2.start()'''
输出结果：洗衣服开始...
打扫房间开始...
洗衣服完成...
打扫房间完成...
'''

运行程序可以发现程序从运行开始到结束，一共耗时 5 秒时间！注意观察输出日志：

第一步:洗衣服开始和打扫房间开始几乎同时开始，两个事件同时执行.
第二步：程序停止 5 秒；
第三步:洗衣服和打扫房间几乎同时完成

当然你也可以按照以前的学习的内容，先调用 wash_clothes 函数，在调用 clean_room 函数，同样能输出内容，而耗时却是 10 秒左右，示例代码如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程创建和传参.py
@Time:2021/04/24 08:00
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入内置模块time
import timedef wash_clothes():print("洗衣服开始...")# sleep 5 秒，默认以秒为单位time.sleep(5)print("洗衣服完成...")def clean_room():print("打扫房间开始...")# sleep 5 秒，默认以秒为单位time.sleep(5)print("打扫房间完成...")if __name__ == "__main__":wash_clothes()clean_room()'''
输出结果：洗衣服开始...
洗衣服完成...
打扫房间开始...
打扫房间完成...'''

运行程序可以发现程序从运行开始到结束，一共耗时 10 秒时间！注意观察输出日志：

第一步：洗衣服开始；
第二步：程序停止了 5 秒；
第三步：洗衣服完成，打扫房间开始
第四步：程序停止 5 秒；
第五步：打扫房间结束，程序结束；

由此可见：多线程可以同时运行多个任务，效率远比单线程更高！

三.Python 线程传参

在上面的例子中，我们并没有为线程传递参数，如果在线程中需要传递参数怎么办呢？

threading.Thread 函数中有两个缺省参数 args 和 kwargs ，args 是元组类型，kwargs 是字典类型，缺省值默认为空，除此之外，其实还可以设置线程的名字等，其函数声明如下：

（ps：如果对缺省函数已经忘记的小伙伴请回到 Python 函数的声明和定义中关于缺省参数部分复习一下）

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程创建和传参.py
@Time:2021/04/24 08:00
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""def __init__(self, group=None, target=None, name=None,args=(), kwargs=None, *, daemon=None):"""This constructor should always be called with keyword arguments. Arguments are:*group* should be None; reserved for future extension when a ThreadGroupclass is implemented.*target* is the callable object to be invoked by the run()method. Defaults to None, meaning nothing is called.*name* is the thread name. By default, a unique name is constructed ofthe form "Thread-N" where N is a small decimal number.*args* is the argument tuple for the target invocation. Defaults to ().*kwargs* is a dictionary of keyword arguments for the targetinvocation. Defaults to {}.If a subclass overrides the constructor, it must make sure to invokethe base class constructor (Thread.__init__()) before doing anythingelse to the thread."""

示例代码如下：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程创建和传参.py
@Time:2021/04/24 08:00
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入线程threading模块
import threading
# 导入内置模块time
import timedef wash_clothes(*args,**kargcs):print("wash_clothes:",args)print("wash_clothes:", kargcs)def clean_room(*args,**kargcs):print("clean_room:",args)print("clean_room:", kargcs)if __name__ == "__main__":# args 传递元组，可以同时传递多个数据# kwargs 传递字典，可以同时传递多个键值对t1 = threading.Thread(target=wash_clothes,args=(1,"猿说python"),kwargs={"a":1,"b":False}) # args 传递元组，可以同时传递多个数据# kwargs 传递字典，可以同时传递多个键值对t2 = threading.Thread(target=clean_room,args=(2,False),kwargs={"c":0.2,"d":False})t1.start()t2.start()

四.Python 线程结束

值得思考的是：在上面这份代码中一共有几个线程呢？并非两个，一共是三个线程：

线程一：__name__ == “__main__” 作为主线程；
线程二：t1 作为子线程；
线程三：t2 作为子线程；

注意：主程序会等待所有子程序结束之后才会结束！

五.Python 线程相关函数介绍

1.threading.Thread — 创建线程并初始化线程，可以为线程传递参数；
2.threading.enumerate — 返回一个包含正在运行的线程的 list；
3.threading.activeCount — 返回正在运行的线程数量，与 len(threading.enumerate)有相同的结果；
4.Thread.start — 启动线程；
5.Thread.join — 阻塞函数，一直等到线程结束为止；
6.Thread.isAlive — 返回线程是否活动的；
7.Thread.getName — 返回线程名；
8.Thread.setName — 设置线程名；
9.Thread.setDaemon — 设置为后台线程，这里默认是 False，设置为 True 之后则主线程不会再等待子线程结束才结束，而是主线程结束意味程序退出，子线程也立即结束，注意调用时必须设置在 start 之前；

简单的示例代码：

# !usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 _*-
"""
@Author:猿说编程
@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com
@File:Python 线程创建和传参.py
@Time:2021/04/24 08:00
@Motto:不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，程序人生的精彩需要坚持不懈地积累！"""# 导入线程threading模块
import threading
# 导入内置模块time
import timedef wash_clothes(*args,**kargcs):time.sleep(2)print("wash_clothes:",args)time.sleep(2)print("wash_clothes:", kargcs)def clean_room(*args,**kargcs):time.sleep(2)print("clean_room:",args)time.sleep(2)print("clean_room:", kargcs)if __name__ == "__main__":# args 传递元组，可以同时传递多个数据# kwargs 传递字典，可以同时传递多个键值对t1 = threading.Thread(target=wash_clothes,args=(1,"猿说python"),kwargs={"a":1,"b":False})t2 = threading.Thread(target=clean_room,args=(2,False),kwargs={"c":0.2,"d":False})# setDaemon(True)意味着主线程退出，不管子线程执行到哪一步，子线程自动结束# t1.setDaemon(True)# t2.setDaemon(True)t1.start()t2.start()print("threading.enumerate():",threading.enumerate())print("threading.activeCount():", threading.activeCount())print("t1.isAlive():",t1.isAlive())print("t1.getName():", t1.getName())print("t2.isAlive():", t2.isAlive())t2.setName("my_custom_thread_2")print("t2.getName():", t2.getName())'''
输出结果：threading.enumerate(): [<_MainThread(MainThread, started 18388)>, <Thread(Thread-1, started 16740)>, <Thread(Thread-2, started 17888)>]
threading.activeCount(): 3
t1.isAlive(): True
t1.getName(): Thread-1
t2.isAlive(): True
t2.getName(): my_custom_thread_2
clean_room: (2, False)
wash_clothes: (1, '猿说python')
wash_clothes: {'a': 1, 'b': False}
clean_room: {'c': 0.2, 'd': False}'''